本文整理自2017年7月11日由清華-青島數(shù)據(jù)科學(xué)研究院聯(lián)合大數(shù)據(jù)文摘舉辦的《頂級數(shù)據(jù)團(tuán)隊(duì)建設(shè)全景報(bào)告》發(fā)布會上，GrowingIO 創(chuàng)始人&CEO張溪夢所做的以“數(shù)據(jù)團(tuán)隊(duì)的建設(shè)現(xiàn)狀與建議”為主題的發(fā)言。

　　張溪夢表示，數(shù)據(jù)受到了很多行業(yè)和公司的熱捧，但能夠真正利用數(shù)據(jù)產(chǎn)生可衡量的價(jià)值的公司鳳毛麟角。并為大家分享了數(shù)據(jù)團(tuán)隊(duì)的建設(shè)現(xiàn)狀，針對如何打造高速增長團(tuán)隊(duì)給出了他的建議。

　　以下為張溪夢演講實(shí)錄：

　　張溪夢：《頂級數(shù)據(jù)團(tuán)隊(duì)建設(shè)全景報(bào)告》定稿后我就看過了，寫得非常好。我在上周參加一個CTO峰會時(shí)就引用了報(bào)告中的內(nèi)容，例如人們對數(shù)據(jù)價(jià)值的認(rèn)知度普遍較低、數(shù)據(jù)價(jià)值落地艱難等，分析結(jié)果受到很多CTO的高度認(rèn)可。因?yàn)榇髷?shù)據(jù)概念在中國過去幾年里風(fēng)起云涌，數(shù)據(jù)受到了很多行業(yè)和公司的熱捧，大部分企業(yè)為此投入了大量資源、時(shí)間、人力，但能夠真正利用數(shù)據(jù)產(chǎn)生可衡量的價(jià)值的公司鳳毛麟角。

　　我認(rèn)為首先數(shù)據(jù)是有巨大的價(jià)值的，其次，結(jié)合咱們中國整個產(chǎn)業(yè)的發(fā)展趨勢來看，數(shù)據(jù)也必然會產(chǎn)生爆發(fā)式的價(jià)值輸出。但是，想要實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)變現(xiàn)，需要公司的領(lǐng)導(dǎo)層、執(zhí)行層以及管理層齊心合力推動數(shù)據(jù)團(tuán)隊(duì)的價(jià)值落地才行。

　　我以前在美國做了很多年的數(shù)據(jù)分析工作，當(dāng)時(shí)我所在的公司既是網(wǎng)絡(luò)公司，又是媒體公司，同時(shí)還有B2B的一家SaaS公司，期間我主要負(fù)責(zé)數(shù)據(jù)分析和帶領(lǐng)數(shù)據(jù)科學(xué)團(tuán)隊(duì)，并接手了數(shù)據(jù)變現(xiàn)工作。在那里我經(jīng)歷了如何通過數(shù)據(jù)連接企業(yè)的銷售、營銷、產(chǎn)品、工程、服務(wù)及風(fēng)控等各個部門的整體流程。多年的工作經(jīng)驗(yàn)讓我充分地意識到了數(shù)據(jù)的價(jià)值。我認(rèn)為，數(shù)據(jù)將成為企業(yè)提高效率需要具備的最基本的能源，并代替互聯(lián)網(wǎng)成為未來連接世界最主要的媒介。

　　為什么要利用數(shù)據(jù)驅(qū)動業(yè)務(wù)增長

      相較歐美發(fā)達(dá)國家，數(shù)據(jù)驅(qū)動意識之所以在我國起步較晚，有兩個因素：

　　一是因?yàn)橐郧爸袊膭趧恿Τ杀镜?，我們可以通過大量廉價(jià)勞動力來彌補(bǔ)效率的不足。但是中國的人口紅利在2015年年初的時(shí)候已經(jīng)達(dá)到了頂峰，隨之會慢慢下降，人力成本將迅速上升;

　　二是在過去10年左右的時(shí)間里，互聯(lián)網(wǎng)流量的紅利一直在衰減，而且形成了非常顯著的馬太效應(yīng)。比如說，人們在移動端使用手機(jī)，70%以上的時(shí)間貢獻(xiàn)給了BAT等互聯(lián)網(wǎng)的業(yè)界巨頭，幾十萬家企業(yè)要分割剩余的30%的流量。因此，今天的流量非常稀缺，越來越昂貴。

　　綜上來看，現(xiàn)如今的人力成本在不斷增加，流量變得越來越貴，一個企業(yè)想要在行業(yè)里面生存下來，必須要增加單位產(chǎn)出，并且不能以增加人力為代價(jià)。這時(shí)候，利用數(shù)據(jù)驅(qū)動業(yè)務(wù)增長就成為了一個非常好的出路。

　　怎樣實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)驅(qū)動業(yè)務(wù)增長

　　在講數(shù)據(jù)驅(qū)動業(yè)務(wù)增長的組織架構(gòu)之前，我先為大家分享一個概念：“增長黑客”。不同于靠燒流量、大規(guī)模地粗放的增長方式，“增長黑客(Growth Hacking)”是通過技術(shù)手段和數(shù)據(jù)分析，以最低成本甚至零預(yù)算的方式，獲取客戶和收入的指數(shù)級增長。今年可口可樂公司在他們企業(yè)內(nèi)部設(shè)置了首席增長官，代替了他們在職二三十年的首席營銷官，因?yàn)樗麄冋J(rèn)為一個企業(yè)如果想高效的利用數(shù)據(jù)來驅(qū)動增長，那么部門或團(tuán)隊(duì)的負(fù)責(zé)人需要同時(shí)具備數(shù)據(jù)分析能力、營銷能力、工程和產(chǎn)品能力。

　　這實(shí)際上是需要負(fù)責(zé)人從流量型思維向客戶型思維轉(zhuǎn)化。流量型的思維是指通過多平臺多渠道打廣告的方式獲取客戶，拉取流量。這種方式成本低，能大量吸引新的客戶，但是賺完這些客戶的錢以后，就把他們拋棄了?？蛻粜偷乃季S就是利用高成本的廣告或方式獲取客戶，并對客戶進(jìn)行再運(yùn)營，不斷從既有的客戶身上獲取價(jià)值，甚至通過客戶創(chuàng)造更多的價(jià)值。我們可以參考“增長黑客”增長模型的五個環(huán)節(jié)：

      可口可樂之所以把CMO變成CGO的模式，把技術(shù)團(tuán)隊(duì)、業(yè)務(wù)團(tuán)隊(duì)以及所有的業(yè)務(wù)線全部放在一個首席增長官的管理下面，主要也是需要打破以往的營銷部門負(fù)責(zé)獲客，產(chǎn)品部門負(fù)責(zé)激活，運(yùn)營部門負(fù)責(zé)留存，銷售部門負(fù)責(zé)變現(xiàn)，客服部門負(fù)責(zé)服務(wù)流程中的藩籬。其中實(shí)現(xiàn)連接各部門最核心的兩點(diǎn)是：第一點(diǎn)是用戶，用戶沒有變;第二點(diǎn)是數(shù)據(jù)，用戶的數(shù)據(jù)從獲取到第一次使用，再到留存、變現(xiàn)，可以使各部門聯(lián)系起來。

　　總之，想要實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)驅(qū)動業(yè)務(wù)增長，負(fù)責(zé)人不能單憑一種數(shù)據(jù)的分析思維，或者單憑BI、數(shù)據(jù)倉庫，甚至是一種機(jī)器學(xué)習(xí)模型的思維來看當(dāng)今的商業(yè)環(huán)境，必須具備銷售的思維、產(chǎn)品的思維、工程的思維以及營銷的思維，還有客戶服務(wù)的思維，才能真正利用數(shù)據(jù)產(chǎn)生價(jià)值。

　　怎樣搭建增長團(tuán)隊(duì)的組織架構(gòu)

　　先為大家分析幾個擁有增長團(tuán)隊(duì)的公司的組織架構(gòu)：

　　1. 領(lǐng)英：功能矩陣型增長團(tuán)隊(duì)

　　領(lǐng)英在2004年左右成立了增長團(tuán)隊(duì)，由產(chǎn)品經(jīng)理、工程師、數(shù)據(jù)科學(xué)家，以及營銷、設(shè)計(jì)專家組成。這個部門的核心使命有兩點(diǎn)：用最低的成本，最高的速度獲取客戶;讓用戶更多的使用領(lǐng)英。他們的變現(xiàn)部門也是由產(chǎn)品經(jīng)理、數(shù)據(jù)分析師、銷售專家等組成。從中我們也能看出，數(shù)據(jù)團(tuán)隊(duì)嵌入在業(yè)務(wù)部門里面，與業(yè)務(wù)相配合，才能驅(qū)動業(yè)績的增長，而不是通過提供數(shù)據(jù)報(bào)表或機(jī)器學(xué)習(xí)模型等方式僅僅實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)底層建設(shè)。

　　2.Facebook：獨(dú)立型增長團(tuán)隊(duì)

　　Facebook是專門成立了一個增長的大部門。這個部門的下面，VP負(fù)責(zé)三條產(chǎn)品線，每條產(chǎn)品線里面都有數(shù)據(jù)分析師、工程師、產(chǎn)品經(jīng)理和設(shè)計(jì)師。通過這種方式組織他們的數(shù)據(jù)、產(chǎn)品和運(yùn)營的團(tuán)隊(duì)，成為一個整體的增長部門，而不是成立一個獨(dú)立在各個業(yè)務(wù)線之外的分析部門。

　　3. Pinterest：功能分布型增長團(tuán)隊(duì)

　　再來看一下Pinterest的增長團(tuán)隊(duì)架構(gòu)，他們公司負(fù)責(zé)增長的團(tuán)隊(duì)是劃在增長部門里面，但更偏重在以轉(zhuǎn)化為核心的營銷部門。

　　如何組建優(yōu)秀的數(shù)據(jù)團(tuán)隊(duì)

　　1. 數(shù)據(jù)專家需要具備業(yè)務(wù)、產(chǎn)品等思維

　　2010年，我們對領(lǐng)英的數(shù)據(jù)分析、數(shù)據(jù)科學(xué)等各方面做了一個金字塔。結(jié)果顯示，數(shù)據(jù)是從業(yè)務(wù)而非數(shù)據(jù)庫或數(shù)據(jù)平臺開始的。我們需要理解，所有的數(shù)據(jù)都是從我們的客戶、產(chǎn)品和服務(wù)來生成的。那么，如果一個分析師、數(shù)據(jù)科學(xué)家不理解業(yè)務(wù)、產(chǎn)品、服務(wù)，無論他的技術(shù)多么優(yōu)秀，都很難為公司創(chuàng)造價(jià)值。

　　2. 重視數(shù)據(jù)采集環(huán)節(jié)

　　在生成數(shù)據(jù)之前，我們必須要做有效率的數(shù)據(jù)追蹤，因?yàn)槿绻覀冊跀?shù)據(jù)收集上沒有前瞻性，會使數(shù)據(jù)團(tuán)隊(duì)變成一個數(shù)據(jù)清洗團(tuán)隊(duì)，工作效率很低。所以聰明的公司會花很多的時(shí)間和功夫在數(shù)據(jù)采集環(huán)節(jié)。

　　3. 數(shù)據(jù)價(jià)值通過積累實(shí)現(xiàn)爆發(fā)式增長

　　我們需要知道非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)、半結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)、結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)存儲在什么樣的技術(shù)平臺上效率是最高的，同時(shí)還要兼顧成本和計(jì)算時(shí)間。一般來說我們會在分析部門或者數(shù)據(jù)科學(xué)部門里做很多專題性分析，因?yàn)榇蟛糠止臼前袯I或者商業(yè)智能直接放在了數(shù)據(jù)平臺上面，這樣的企業(yè)大部分都會以失敗告終。以前在領(lǐng)英的時(shí)候，我們直接把分析部門加在了BI和數(shù)據(jù)之間，因?yàn)榇罅康姆治鼋Y(jié)果是不需要做成報(bào)表的，而是直接進(jìn)行分析。只有這些持續(xù)的、可重復(fù)的、有運(yùn)營意義的東西，才能進(jìn)入我們整個商業(yè)智能BI的平臺。我們又加了一個BI之上的深度分析，深度分析一般在傳統(tǒng)的概念里面會分成三個不同的流派：

　　一是和麥肯錫的管理科學(xué)等管理相關(guān)的深度分析；

　　二是以統(tǒng)計(jì)學(xué)為核心，用SaaS等，以統(tǒng)計(jì)學(xué)模型為核心的統(tǒng)計(jì)學(xué)流派；

　　三是機(jī)器學(xué)習(xí)，這個流派最近這一兩年炒作成了AI，用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等工具。

　　我認(rèn)為這三種不同流派應(yīng)該互相結(jié)合、互相協(xié)作，而非每一種模型完全應(yīng)用于另外一種模型。這之上還有一層優(yōu)化層，再在這之上才是真正的商業(yè)洞察和洞見。我們發(fā)現(xiàn)很多的數(shù)據(jù)科學(xué)家或分析師做的很多研究結(jié)果都很有趣，卻不能落地。這種有趣卻不能落地的東西毫無疑義，必須要把商業(yè)分析的結(jié)果放在業(yè)務(wù)里面，讓業(yè)務(wù)能夠直接產(chǎn)生決策和商業(yè)價(jià)值，這樣的結(jié)果才是真正有價(jià)值的結(jié)果。我從來沒有看過任何一家企業(yè)做一件數(shù)據(jù)上的工作就產(chǎn)生了百分之百的價(jià)值，不積小流不足以成江海，一般都是不斷的積累、迭代、學(xué)習(xí)，每周比上周好3%或者是5%，最終產(chǎn)生幾何級數(shù)的變量。

　　怎樣推進(jìn)數(shù)據(jù)價(jià)值落地

　　《報(bào)告》中也提到，公司對數(shù)據(jù)價(jià)值的認(rèn)知是非常高的，但數(shù)據(jù)團(tuán)隊(duì)的價(jià)值落地艱難。其實(shí)大部分的原因還是因?yàn)槲覀兲P(guān)注于技術(shù)底層的建設(shè)，而忽略了上層的商業(yè)本質(zhì)。這其實(shí)也是一個兩難的境地，下層的技術(shù)框架搭建耗時(shí)長，沒有人能越過這些下層一下子就跳到最后一個決策層去。

　　因此，我們今天強(qiáng)烈建議，無論是數(shù)據(jù)團(tuán)隊(duì)還是工程團(tuán)隊(duì)，或者是數(shù)據(jù)科學(xué)團(tuán)隊(duì)，應(yīng)該用技術(shù)的方法，盡量的把底部做得很小。我們必須要把我們的時(shí)間和精力盡量的花在上層，因此，就要求我們今天的數(shù)據(jù)團(tuán)隊(duì)要盡量的把底下數(shù)據(jù)追蹤的時(shí)間、建立數(shù)據(jù)平臺的時(shí)間、做基本的BI系統(tǒng)的時(shí)間縮小，甚至包括我們今天建立業(yè)務(wù)的時(shí)間都要自動化，都要縮小。以前我們在領(lǐng)英的時(shí)候，建立預(yù)測模型的機(jī)制是自動的，系統(tǒng)可以自動的每周建16個模型，其中選出來有益的模型自動上線。這就減輕了我們數(shù)據(jù)工程團(tuán)隊(duì)在技術(shù)上花費(fèi)的時(shí)間，他們會花更多的時(shí)間和業(yè)務(wù)端，如和產(chǎn)品端、服務(wù)端來探討怎么用這些數(shù)據(jù)能直接產(chǎn)生商業(yè)價(jià)值。這樣會使價(jià)值變現(xiàn)更快更大。

　　我最后想要分享的是數(shù)據(jù)變現(xiàn)需要經(jīng)歷的三個階段：道、術(shù)、器。

　　道是指大家對數(shù)據(jù)要有一個準(zhǔn)確的理解和認(rèn)知，這是整個體系的基礎(chǔ)。

　　術(shù)是指方法，做數(shù)據(jù)分析需要掌握一套科學(xué)的方法，企業(yè)各個部門特別是一線的銷售、客戶服務(wù)、營銷、產(chǎn)品等部門必須能夠熟練的用數(shù)據(jù)來做各種決策和商業(yè)判斷，來直接產(chǎn)生業(yè)務(wù)價(jià)值。

　　器是指工具，沒有工具的話數(shù)據(jù)分析只能是空談、無法落地。我們必須要用技術(shù)來產(chǎn)生好的工具，通過工具使數(shù)據(jù)很快的滿足業(yè)務(wù)端的需求。在道、術(shù)、器上要做到統(tǒng)一。